CN107256636A - 一种融合激光扫描与视频技术的交通流获取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于交通流领域，具体涉及一种融合激光雷达与视频技术的交通流获取方法，包括步骤安放装置，车辆扫描，数据处理，车辆识别及融合分析。本发明分别通过视频和激光获取视频影像数据和激光点云数据并进行融合分析处理，获取到精准的交通流信息。进一步通过数据检验，提高了视频激光融合算法的效果。
Description
技术领域
本发明属于交通流领域，具体涉及一种融合激光雷达与视频技术的交通流获取方法。
背景技术
交通流是指汽车在道路上连续行驶形成的车流，由于城市的汽车保有量巨大，道路供给相对不足，拥堵日益严重，为了缓解拥堵，需要分析拥堵的成因，制定缓堵措施，这都需要测量精确的道路交通流数据，掌握道路上行驶的准确车辆类型、行驶速度及行驶路径等信息。
现有技术中，通过地感线圈、GPS定位、监控视频录像等可以获得交通流的部分信息，如车辆类型、车流量、以及车速等，但是传统的检测方法存在一定的不足，需要组合使用才能获取较为全面的信息。地感线圈存在的主要问题是只能测量车辆通过数量及车速，不能得到车型信息；在车辆上安装GPS定位装置可以得到车型、车速及行驶轨迹，但成本高，安装数量少；视频数据存在一定的局限性，其展示的是二维成像信息，受光照影响较大，车辆识别率较低，不能很好反映车辆在三维空间上的位置、行驶轨迹以及车辆之间的距离。使用激光扫描技术可以很好的弥补视频技术在车辆车型识别、车速测定、行驶轨迹跟踪上的不足，提高数据的准确率。
发明内容
本发明的目的是提供一种在一定程度上提升交通流识别准确率的方法。
所述交通流获取方法包括如下步骤：
S1，安放装置：在安装架上安装视频激光扫描系统，视频激光扫描系统的构成包含视频装置、激光装置、存储装置、传输及控制装置和电源；
S2，车辆扫描：视频激光扫描系统对车辆区域进行扫描，其中视频装置在扫描范围内对车辆进行扫描，扫描得到的视频影像数据存入存储装置；激光装置在扫描范围内对车辆进行扫描，扫描得到的激光点云数据存入存储装置；
S3，数据处理：传输及控制装置将激光点云数据和视频影像数据传输至外场设备，数据处理方式分为两种：
一种是在外场设备上安装计算机系统及识别处理系统，计算机系统及识别处理系统直接对获取的激光点云数据和视频影像数据进行处理，获取车辆型号、车速、轨迹信息；这种方式的优点是数据传输量较小，适合实时监测；缺点是外场设备成本高，稳定性较差。
一种是外场设备只负责数据采集及存储，数据复制到室内专业处理系统中进行识别处理，这种方式的优点是成本低，稳定性好，缺点是实时性差。
S4，车辆识别及融合分析：S4，车辆识别及融合分析：
S41，数据预处理，对数据中存在的噪声或干扰信息进行剔除；
S42，对从视频影像数据及激光点云数据中识别的车辆信息进行融合处理，得到更为准确的数据；
S43，车辆识别，包括车辆特征提取、分类器训练及分类识别；
S44，车辆轨迹跟踪，对已经识别车辆进行持续跟踪，获取其行驶轨迹。
详细处理过程描述如下：
1、数据预处理：剔除视频影像数据中曝光不足、曝光过度的数据，并对图像上的非关注车辆信息进行处理；对获取的激光点云数据进行点云数据解译、错误数据剔除、数据精简及三维可视化，得到后处理阶段的点云数据。
2、融合处理：视频影像提供了丰富的光谱信息、纹理特征等语义信息，但易受外界环境的影像；激光扫描能够直接获取目标的空间几何信息，但难以获取物体表面的纹理和结构，且点云数据的不连续性、不规则性和数据密度不均匀等特点，直接利用激光扫描数据提取车辆信息还较为困难，因此需要融合上述两种数据已进行车辆识别。在融合处理这些数据时，通过SFLA影像配准技术将不同传感器、不同视角采集的数据转换到统一的坐标系下，从像素上得到最佳的一一对应。
3、车辆识别：基于融合后的视频及点云数据进行识别，首先对激光点云数据进行过滤、分割、聚类，提取车辆样本，激光点云数据具有高度的离散性和抽象性，采用水平格网法将点云从三维数据投影为二维灰度影像，使用图像识别技术进行车辆相关特征提取，再进行车辆车型信息识别。依据视频中车辆的纹理、外形、大小、颜色等建立各类车辆视频特征模型库，并进行分类，在视频中依据车辆模型提取车辆车型信息。鉴于单独利用激光点云或视频数据进行车辆模型提取具有较多缺点，采用尺度不变特征转换SIFT算法提取图像，去除重复数据，得到最终的车辆信息。
4、得到车辆信息后，在激光点云、视频数据中对识别的车辆进行持续跟踪，得到车辆的形式速度及行驶轨迹信息。在车辆目标跟踪过程中，采用基于核的目标跟踪算法解决运动车辆出现的尺度变化、几何变化、遮挡等情况。
S5,数据检验：对深度分析后的车辆信息进行人工甄别，进一步通过数据检验，提高了视频激光融合算法的效果。
本发明分别通过视频和激光获取视频影像数据和激光点云数据并进行融合分析处理，获取到精准的交通流信息。进一步通过数据检验，提高了视频激光融合算法的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一中安装视频激光扫描系统示意图。
图2是本发明实施例二中安装视频激光扫描系统示意图。
图3是本发明实施例中视频激光扫描系统得到的图像。
图4是本发明实施例对车辆轮廓图像处理过程中点云分类图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
S1，安放装置：
安装架5为带有横梁6的灯杆，如图1所示，在灯杆的横梁6处安装视频激光扫描系统1，视频激光扫描系统1的构成包含视频装置2、激光装置3、存储装置、传输及控制装置和电源，
安装高度：～4-10米(灯杆)
探测距离：50米：
S2，车辆扫描：视频激光扫描系统1对车辆区域进行扫描，其中视频装置2在扫描范围7内对车辆进行扫描，扫描得到的视频影像数据存入存储装置；激光装置在扫描范围8内对车辆进行扫描，扫描得到的激光点云数据存入存储装置，如图3所示；
S3，数据处理：传输及控制装置将激光点云数据和视频影像数据传输至外场设备，外场设备只负责数据采集及存储，数据复制到室内专业处理系统中进行识别处理，识别处理系统的构成包括数据预处理模块、信息融合模块、车辆识别模块和车辆识别模块，其中：
数据预处理模块：对数据中存在的噪声或干扰信息进行剔除；
信息融合模块：对从视频影像数据及激光点云数据中识别的车辆信息进行融合处理，得到更为准确的数据；
车辆识别模块：对车辆进行特征提取、分类器训练及分类识别；
车辆识别模块：对已经识别车辆进行持续跟踪，获取其行驶轨迹。
S4，车辆识别及融合分析：
S41，数据预处理，对数据中存在的噪声或干扰信息进行剔除；
S42，对从视频影像数据及激光点云数据中识别的车辆信息进行融合处理，得到更为准确的数据；
S43，车辆识别，包括车辆特征提取、分类器训练及分类识别；
S44，车辆轨迹跟踪，对已经识别车辆进行持续跟踪，获取其行驶轨迹。
处理过程描述如下：
数据预处理：剔除视频影像数据中曝光不足、曝光过度的数据，并对图像上的非关注车辆信息进行处理；对获取的激光点云数据进行点云数据解译、错误数据剔除、数据精简及三维可视化，得到后处理阶段的点云数据。
融合处理：视频影像提供了丰富的光谱信息、纹理特征等语义信息，但易受外界环境的影像；激光扫描能够直接获取目标的空间几何信息，但难以获取物体表面的纹理和结构，且点云数据的不连续性、不规则性和数据密度不均匀等特点，直接利用激光扫描数据提取车辆信息还较为困难，因此需要融合上述两种数据已进行车辆识别。在融合处理这些数据时，通过SFLA影像配准技术将不同传感器、不同视角采集的数据转换到统一的坐标系下，从像素上得到最佳的一一对应。
车辆识别：基于融合后的视频及点云数据进行识别，首先对激光点云数据进行过滤、分割、聚类，提取车辆样本，如图4所示，激光点云数据具有高度的离散性和抽象性，采用水平格网法将点云从三维数据投影为二维灰度影像，使用图像识别技术进行车辆相关特征提取，再进行车辆车型信息识别。依据视频中车辆的纹理、外形、大小、颜色等建立各类车辆视频特征模型库，并进行分类，在视频中依据车辆模型提取车辆车型信息。鉴于单独利用激光点云或视频数据进行车辆模型提取具有较多缺点，采用尺度不变特征转换SIFT算法提取图像，去除重复数据，得到最终的车辆信息。
得到车辆信息后，在激光点云、视频数据中对识别的车辆进行持续跟踪，得到车辆的形式速度及行驶轨迹信息。在车辆目标跟踪过程中，采用基于核的目标跟踪算法解决运动车辆出现的尺度变化、几何变化、遮挡等情况。
S5，数据检验：对深度分析后的车辆信息进行人工甄别。
实施例二
S1，安放装置：
安装架5为竖杆，如图2所示，在竖杆上安装视频激光扫描系统1，视频激光扫描系统1的构成包含视频装置2、激光装置3、存储装置、传输及控制装置和电源，
S2，车辆扫描：视频激光扫描系统1对车辆区域进行扫描，其中视频装置2在扫描范围7内对车辆进行扫描，扫描得到的视频影像数据存入存储装置；激光装置在扫描范围8内对车辆进行扫描，扫描得到的激光点云数据存入存储装置，如图3所示；
S3，数据处理：传输及控制装置将激光点云数据和视频影像数据传输至外场设备，外场设备上安装计算机系统及识别处理系统，计算机系统及识别处理系统直接对获取的激光点云数据和视频影像数据进行处理，获取车辆型号、车速、轨迹信息；具体如S4所述
S4，车辆识别及融合分析：
S41，数据预处理，对数据中存在的噪声或干扰信息进行剔除；
S42，对从视频影像数据及激光点云数据中识别的车辆信息进行融合处理，得到更为准确的数据；
S43，车辆识别，包括车辆特征提取、分类器训练及分类识别；
S44，车辆轨迹跟踪，对已经识别车辆进行持续跟踪，获取其行驶轨迹。
处理过程描述如下：
数据预处理：剔除视频影像数据中曝光不足、曝光过度的数据，并对图像上的非关注车辆信息进行处理；对获取的激光点云数据进行点云数据解译、错误数据剔除、数据精简及三维可视化，得到后处理阶段的点云数据。
融合处理：视频影像提供了丰富的光谱信息、纹理特征等语义信息，但易受外界环境的影像；激光扫描能够直接获取目标的空间几何信息，但难以获取物体表面的纹理和结构，且点云数据的不连续性、不规则性和数据密度不均匀等特点，直接利用激光扫描数据提取车辆信息还较为困难，因此需要融合上述两种数据已进行车辆识别。在融合处理这些数据时，通过SFLA影像配准技术将不同传感器、不同视角采集的数据转换到统一的坐标系下，从像素上得到最佳的一一对应。
车辆识别：基于融合后的视频及点云数据进行识别，首先对激光点云数据进行过滤、分割、聚类，提取车辆样本，激光点云数据具有高度的离散性和抽象性，采用水平格网法将点云从三维数据投影为二维灰度影像，使用图像识别技术进行车辆相关特征提取，再进行车辆车型信息识别。依据视频中车辆的纹理、外形、大小、颜色等建立各类车辆视频特征模型库，并进行分类，在视频中依据车辆模型提取车辆车型信息。鉴于单独利用激光点云或视频数据进行车辆模型提取具有较多缺点，采用尺度不变特征转换SIFT算法提取图像，去除重复数据，得到最终的车辆信息。
得到车辆信息后，在激光点云、视频数据中对识别的车辆进行持续跟踪，得到车辆的形式速度及行驶轨迹信息。在车辆目标跟踪过程中，采用基于核的目标跟踪算法解决运动车辆出现的尺度变化、几何变化、遮挡等情况。
S5，数据检验：对深度分析后的车辆信息进行人工甄别。
安装架5也可以为一支架，在支架上安装视频激光扫描系统1对车辆区域进行扫描。也就是说安装视频激光扫描系统1的安装架没有特定种类。
本发明分别通过视频和激光获取视频影像数据和激光点云数据并进行融合分析处理，获取到精准的交通流信息。进一步通过数据检验，提高了视频激光融合算法的效果。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种融合激光雷达与视频技术的交通流获取方法，其特征在于，所述交通流获取方法包括如下步骤：
S1，安放装置：在安装架(5)上安装视频激光扫描系统(1)，视频激光扫描系统(1)的构成包含视频装置(2)、激光装置(3)、存储装置、传输及控制装置和电源；
S2，车辆扫描：视频激光扫描系统(1)对车辆区域进行扫描，其中视频装置(2)在扫描范围(7)内对车辆进行扫描，扫描得到的视频影像数据存入存储装置；激光装置在扫描范围(8)内对车辆进行扫描，扫描得到的激光点云数据存入存储装置；
S3，数据处理：传输及控制装置将激光点云数据和视频影像数据传输至外场设备，数据处理方式分为两种：
一种是在外场设备上安装计算机系统及识别处理系统，计算机系统及识别处理系统直接对获取的激光点云数据和视频影像数据进行处理，获取车辆型号、车速、轨迹信息；
一种是外场设备只负责数据采集及存储，数据复制到室内专业处理系统中进行识别处理；
S4，车辆识别及融合分析：
S41，数据预处理，对数据中存在的噪声或干扰信息进行剔除；
S42，对从视频影像数据及激光点云数据中识别的车辆信息进行融合处理，得到更为准确的数据；
S43，车辆识别，包括车辆特征提取、分类器训练及分类识别；
S44，车辆轨迹跟踪，对已经识别车辆进行持续跟踪，获取其行驶轨迹。
2.根据权利要求1所述一种融合激光雷达与视频技术的交通流获取方法，其特征在于，所述交通流获取方法还包括步骤S5，数据检验：
对深度分析后的车辆信息进行人工甄别。
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